项目编号： 教育行业 AI 大模型 设 计 方 案 目 录 1. 背景与目标...................................................................................................6 1.1 教育领域的挑战...................................... ..............................................7 1.2 AI 大模型的优势....................................................................................9 1.2.1 提高学习效率....................................... ..............................................................................15 1.3.1 设计灵活的教育 AI 模型.............................................................17 1.3.2 实现知识的有效传播...................

大模型时代的 AI 教育：思考与实 践 肖睿 xiaorui@pku.edu.cn 30 分钟和大家分享的内容： • 01 ：对 AI 技术的认知 • 02 ：对 AI 教育的思考 • 03 ：我们的 AI 教育实践 VUCA 时代， AI 技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 01 对 AI 技术的认知 n AI 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向 AGI 之路 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 智能（ Intelligence ）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理 念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类 比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT ：一切问题都是模型问题 • 模型： 一个映射， 一个函数 科学范式 ◼ 从规则到数据：逐步破除我执（去人类中心主 义）

南京诚勤教育科技有限公司 校园数据分析模型方案 V2.0 新 兴 教 育 大 数 据 服 务 商 工具 + 数据服务 Tools & Data Servies 特点： 1 ）工具灵活可插拔，不会成为负 资产。 2 ）投入小，见效快，可快速 开展基于学校现有信息化建设 状态下的数据分析应用。 3 ）数据服务碎片化，基于业务 需要进行选择。 模型 01. 校园印记 —— 为每位师生留下学校专属记忆 【我们如何思考解决？】 •趣玩数据，拿捏好数据边界，屏蔽 个人隐私风险。 •公共数据授权的灵活性，以便针对 模型所有发布的数据服务，可以随时 开启使用。 校园印记 - 学生版 校园印记 - 学生版 校园印记 - 教师版 模型 02. 教学质量改 进 —— 以常态化数据驱动的教诊改模型 常州工程职业技术学院 - 教学诊改数据可视化中心 【建设定位】： 1 ）按照教诊改复核要求，搭建五个 ，数据基于智慧校园信息化系统的运营实时变化，真正把数据用起来！。 常州工程职业技术学院 - 教学诊改数据可视化中心 03. 预警类模型 江苏农林职业技术学院 - 学生疑似不在校模型分析 从学生的 : 一卡通消费记录 上网日志 图书借阅 各类门禁 课程签到 跑操打卡 数据维度构建分析 模型 通过刷卡时间段区 间为指标 计算学生是否在校 南京晓庄学院 - 一卡通数据分析 找方案 & 找标准 1. 找方

编者（按姓氏音序） 陈 明 陈圆圆 侯 磊 刘万飞 刘桢桢 明守刚 吴慧娜 吴 优 许秋璇 颜 欢 张文轩 郑 浩 摘 要 自 2022 年 ChatGPT 3.5 发布以来，以大模型为代表的人工智能技术突飞猛进，对教育变革带来巨大影响。教 育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型。 本报告系统梳理国际与国内政策进展，深入分析国际社会高度重视人工智能教育应用的政策动向，以及国内以 力文化传承传播、建构数据驱动的教育治理体系等 七个重要方面。报告的核心关切聚焦于如何在拥抱人工智能技术创新的同时，建立有效的治理机制，并确保高 等教育的人文价值和社会责任得到维护。 围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征， 安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体应用—标准体系”的完整技术路径，以“性能—成本—应用” 协同优化为抓手，支撑模型从训练、推理、部署、协同到应用增强的全链路落地。 面向教育新范式，报告深入分析教育大模型赋能高等教育创新发展的具体路径，总结了九个重构方向：提供精 准适需的教育内容、实现个性灵活的教学方式、支持沉浸互动的学习体验、重塑教育主体的角色与能力、助力

项目编号： DeepSeek AI 大模型在学校教育应用场 景 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景....................... 问题，如学生成绩的变化、教学效果的区域差异等。通过对这些数 据的深入分析，管理层可以制定针对性的改进措施，例如调整教学 计划、增加某些学科的师资力量等。 此外，数据驱动的决策还可以通过建立预测模型来实现。学校 可以利用机器学习算法，基于历史数据预测学生未来的学业表现、 课程需求等。例如，通过分析学生的历年成绩和参与课外活动的情 况，可以预测哪些学生可能需要额外的学术支持。这种前瞻性的决 全和可访问性。 4. 数据分析：利用 BI 工具对数据进行可视化分析，生成报告和 图表。 5. 数据预测：应用机器学习算法，基于历史数据预测未来趋势。 6. 决策制定：根据分析结果和预测模型，制定科学的管理决策。 7. 数据共享：通过内部平台共享数据和决策结果，促进透明和协 作。 通过以上步骤，学校可以实现从数据到决策的闭环管理，提升 教育管理的科学性和有效性。 2.3.2 教学效果评估

应用........................................................................................10 1、BIM 模型效果展示............................................................................................... 项目规划到施工图设 计的各阶段，并可加快方案比选过程，提高工程量估算的精度，保持前后工作 的连贯和专业间的协调，减少了出错及前后不一致的几率；并实现了更高程度 的可视化，不仅可以显示各种型式的三维模型，在此基础上还可以进行效果图 1 建设工程全生命周期 建设工程全生命周期 交 易 阶 段 交 易 阶 段 设 计 阶 段 设 计 阶 段 决 策 阶 段 决 策 阶 段 施 工 阶 项目规划到施工图设 计的各阶段，并可加快方案比选过程，提高工程量估算的精度，保持前后工作 的连贯和专业间的协调，减少了出错及前后不一致的几率；并实现了更高程度 的可视化，不仅可以显示各种型式的三维模型，在此基础上还可以进行效果图 设计、三维动画，出任意方向平面图也变得十分容易。 价值： 1、制定正确的投标策略； 2 2、提供实时钢筋用量，控制钢筋消耗量； 3、提供全过程实时材料消耗，及时发现非正常产生的材料损耗；

是一款生成式人工智能大模型 ， 它能够理解 “ 听懂”人类语言 ， 并能够像人类一样 分析问题 ，寻找思路 ， 并给出答案（解决方案） ； 它是一位 “过目不忘”的全能型老师 ，（通过 训 练） 掌握了人类各个方面的知识 ，免费解答你各种问题； 它还是一位 “好学上进”的学生 ， 能 够学 习人类的资料 ，进一步丰富自己的知识 ，更好解答。 DeepSeek 是的各种 AI 大模型中一个 ，他的基本原理与 ，他的基本原理与 chatGPT 、 GROK3 等一样。 认识 deepseek 当前 ，各种生成式人工智能大模型很多 ，分为通用和行业垂直 2 大类；有专注文字的 ，还有能处理音视频 和图像的（即多模态）， DeepSeek 是一个开源通用大模型 ，主要处理文本。 看看 deepseek 的方 位 算力、 算法、 数据是人工智能三大基石 搭硬件（ GPU 服务器 ... ） 算力 算法 ，就能理解各类知识 ，能 跟人沟通。 因此自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠 ，大语言模型就是基于深度学习技术 的自然语言处理工具 ，通过海量数据训练实现对人类语言的理解、生成和推理能力。 了解生成式人工智能（ AI GC ） 的工作原理 我们所说的大模型其实是人工智能大语言模型， 它生成内容的过程就像是一场词语接龙游戏： AI 基于前期内容训练成果 ，根据用户输入的提示词

赋能教育和学术全流程。本讲座不仅提供理论 指导，更注重提供实操模板与案例，强调无需依赖专门AI系统，普通教育和学术工作者也能便捷应用通用模型与开放工具实 现专业功能，具有广泛实用性和迁移价值。 二、教育和学术领域是一个知识密度极高的领域，也是受大语言模型技术影响较大的领域。本讲座共包括五个部分，逐层递 进、环环相扣，从技术概述到教学应用、学习辅助、科研支持再到管理赋能，通过教-学-研-管四个教育环节构建了 eek技术历程、核心优势及其算法在理解、推理、知识应用上的提升。解析V3、R1等模 型特性，旨在为听众构建对这一前沿技术价值的坚实理解基础。 2. AI技术演进与认知框架：梳理AI从规则系统到大模型的技术演进，探讨AI时代的认知升级与人才观变革。为教育者提供认 知框架，指明人才培养方向，促进技术与教育融合。这部分内容旨在为教育工作者提供一个科学的认知框架，明确未来人 才培养的方向，并搭建起先进技术与教育实践有效融合的桥梁 epSeek应用场景、优势、各教育阶段适配性及 选择理由。 2、DeepSeek在教育中的应用：展示K12与高校AI人才培养及教学实践的创新案例。对比专业AI平台与通用模型（如 DeepSeek）的应用路径。强调利用通用大模型及开放工具赋能教育者，突出方法原理的通用性与可迁移性。 第一天的摘要：DeepSeek技术重塑教育 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第4页 目录

，既能面向全校相关学科科研教学以及业务流程赋能提供算力 支 撑 ，又能依托平台进行产学研合作 ，以加速智算相关成果转化。 流体力学 燃烧模拟 湍流两相反应 空气质量预报 多尺度空气质量模式 大气排放源清单处理模型 地震数据处理 地震资料解释 油藏数值模拟 引力波 脉冲星研究 天体研究 量子化学 分子动力学 混合精度计算 基于深度学习的分子模拟方法 深度势能 核聚变研究 凝聚态物理 等离子体计算 ，对内面向全校师生高效运营支撑教学科研、人才培养 ，对外运营支撑高性能计算领域学术交流、 科 研合作和创新的全面智算服务体系。 统一 运维 集成统一的运维管理体系 ，实现对硬 件资源、 计算平台、 软件应用及 AI 大 模型服务的高效监控、 自动化运 维 统一 服务 建立人工智能训练等科研及教学专用 平台 ， 为科研人员及学生、 教师提 供 高效、 便捷的科研工具和环境 智算基础设施（计算、 网络、存储、配套） 推理服务可下沉边端 ，适应军事场景需求 教务、 教 学 、 教 研 、 教 管 、 教服、 校 园 、 宿 舍 、 食 堂 异构算力适配 模型管理 模型训练 模型开发 算法引擎 服务管理 服务发布 预置能力 固件管理 智能 开放 OP YTr orch 便捷 公共 算力 架构分层解耦